Aplicación multiusuario que puntúa cada foto con una rúbrica estable, explica por qué y genera tres revelados con valores exactos y presets .xmp importables, con el coste visible antes de gastar.
Información del proveedor · andresrl.esEl contexto.
Un fotógrafo con doscientas fotos de una sesión tiene dos trabajos agotadores: seleccionar y revelar. RetoQ nació como evaluador local y se reescribió como aplicación multiusuario.
El problema.
El criterio se desplaza a lo largo de una sesión, y traducir una intención visual a treinta reguladores, foto a foto, es lento. El reto era convertir la opinión de un modelo en algo estable, comprobable y ejecutable.
Las restricciones
- La nota no depende de la aritmética de un modelo.
- El archivo original no se sube ni se modifica.
- El precio se enseña antes de gastar y el coste real se registra.
- Cada fila tiene dueño: nadie ve el trabajo de otro usuario.
Qué se construyó.
Evaluación con cinco criterios, veredicto, fortalezas y mejoras, tres recetas de revelado convertidas en presets .xmp reales, flujo HDR y retoque por lotes.
- El navegador reduce la foto antes de enviarla.
- Presets .xmp con máscaras ya nombradas.
- Flujo HDR de 2 a 7 exposiciones.
- MariaDB con Prisma y borrado en cascada por usuario.
- Clave de cada usuario cifrada con AES-256-GCM.
- Coste real de cada operación registrado.
- Modelo de visión con rúbrica de escala dura.
- Esquemas JSON estrictos: una respuesta fuera de rango se rechaza entera.
- El servidor escribe el XML y descarta lo que no reconoce.
Decisiones que importan.
El modelo juzga; el servidor calcula
La nota final se calcula en el servidor.
El archivo lo escribe el sistema
El .xmp siempre es válido aunque el modelo se despiste.
Decir lo que no hace
Las máscaras son geométricas, no semánticas, y el producto lo dice.
El resultado.
- Aplicación desplegada en retoq.es con acceso por cuenta.
- Probada de extremo a extremo, incluido el aislamiento entre usuarios.
- Página pública de aterrizaje, recuperación de contraseña y límites por usuario, documentados como pendientes por el autor.
Tecnologías
Si estás pensando en algo parecido.
- Tu equipo aplica un criterio experto a mucho material y ese criterio se desplaza con el cansancio.
- Quieres que la IA produzca algo ejecutable, no solo una opinión.
- Necesitas controlar el coste de cada llamada a un modelo.
Preguntas para tu primera conversación
- ¿Cómo se valida la salida del modelo antes de usarla?
- ¿Cuánto cuesta cada operación y quién la paga?
Soluciones que parten de este proyecto
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Ficha elaborada a partir del caso publicado por el propio proveedor. Las cifras son las que figuran en esa publicación; no añadimos resultados de negocio que no estén documentados.
Ver la publicación original de Andrés Ramírez Leria ↗Revisado por Redacción Aitania el 16 de octubre de 2026.
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